Amostragem de Wang-Landau

O algorítmo de amostragem de Wang-Landau é um método de amostragem para simulações de Monte Carlo introduzido por F.Wang e D.P Landau em 2001 que apresenta diversas vantagens sobre outros métodos para sistemas de spins. Dentre eles podemos citar o algoritmo de Metropolis, o algoritmo de clustering de Wolff, ou em um modelamento de ensamble multi-canônico. Nestes dois últimos métodos são utilizados métodos de repesagem de histogramas que são limitados em sistemas grandes devido as baixa qualidade estatística nas asas do histograma.

Dentro deste contexto, o algoritmo Wang-Landau promete resolver problemas encontrados em amostragens convencionais como o critical slowing down para temperaturas próximas da temperatura critica $T_c$ utilizando-se de caminhadas aleatórias controladas para mapear a densidade de estados <math>g(E)<\math> de um sistema, sem fazer uso de qualquer repesagem de histogramas.